論文の概要: Training Consistency Models with Variational Noise Coupling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.18197v1
• Date: Tue, 25 Feb 2025 13:38:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-26 15:22:34.392474
• Title: Training Consistency Models with Variational Noise Coupling
• Title（参考訳）: 変分ノイズカップリングを用いた学習一貫性モデル
• Authors: Gianluigi Silvestri, Luca Ambrogioni, Chieh-Hsin Lai, Yuhta Takida, Yuki Mitsufuji,
• Abstract要約: 本稿では,フローマッチングフレームワークに基づく新しいCTトレーニング手法を提案する。 我々の主な貢献は、変分オートエンコーダ(VAE)のアーキテクチャにインスパイアされた、訓練されたノイズカップリング方式である。 多様な画像データセットにまたがる経験的結果は、顕著な生成的改善を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.978942601947026
• License:
• Abstract: Consistency Training (CT) has recently emerged as a promising alternative to diffusion models, achieving competitive performance in image generation tasks. However, non-distillation consistency training often suffers from high variance and instability, and analyzing and improving its training dynamics is an active area of research. In this work, we propose a novel CT training approach based on the Flow Matching framework. Our main contribution is a trained noise-coupling scheme inspired by the architecture of Variational Autoencoders (VAE). By training a data-dependent noise emission model implemented as an encoder architecture, our method can indirectly learn the geometry of the noise-to-data mapping, which is instead fixed by the choice of the forward process in classical CT. Empirical results across diverse image datasets show significant generative improvements, with our model outperforming baselines and achieving the state-of-the-art (SoTA) non-distillation CT FID on CIFAR-10, and attaining FID on par with SoTA on ImageNet at $64 \times 64$ resolution in 2-step generation. Our code is available at https://github.com/sony/vct .
• Abstract（参考訳）: 最近CT(Consistency Training)が拡散モデルに代わる有望な代替として登場し、画像生成タスクにおける競合性能を実現している。 しかしながら、非蒸留整合性トレーニングは、しばしば高いばらつきと不安定性に悩まされ、そのトレーニングダイナミクスの分析と改善は、研究の活発な領域である。 本研究では,フローマッチングフレームワークに基づく新しいCTトレーニング手法を提案する。 我々の主な貢献は、可変オートエンコーダ(VAE)のアーキテクチャにインスパイアされた、トレーニングされたノイズカップリング方式である。 エンコーダアーキテクチャとして実装されたデータ依存型ノイズエミッションモデルをトレーニングすることにより,従来のCTにおける前処理の選択によって固定されるノイズ・ツー・データマッピングの幾何学を間接的に学習することができる。 CIFAR-10 上では, ベースラインを上回り, CIFAR-10 上での非蒸留 (SoTA) CT FID を実現し, ImageNet 上の SoTA と同等の FID を, 2ステップ世代で 64$ の解像度で 64 \times 64$ で達成した。 私たちのコードはhttps://github.com/sony/vct で利用可能です。

関連論文リスト

• Enhancing Low Dose Computed Tomography Images Using Consistency Training Techniques [7.694256285730863]
  本稿では,雑音レベル調整の柔軟性を提供するベータノイズ分布について紹介する。 HN-iCT(High Noise Improved Consistency Training)は、教師付き方式で訓練される。 以上の結果より,HN-iCTを用いた非条件画像生成はNFE=1。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-19T02:48:36Z)
• Stable Consistency Tuning: Understanding and Improving Consistency Models [40.2712218203989]
  拡散モデルは、より優れた生成品質を達成するが、復調の反復的な性質により、生成速度が遅くなる。 新しいジェネレーティブファミリーである一貫性モデルは、非常に高速なサンプリングで競争性能を達成する。 本稿では,拡散モデルの分解過程をマルコフ決定過程(MDP)としてモデル化し,時間差分学習(TD)による値推定としてフレーミング一貫性モデルのトレーニングを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-24T17:55:52Z)
• SeNM-VAE: Semi-Supervised Noise Modeling with Hierarchical Variational Autoencoder [13.453138169497903]
  SeNM-VAEは、ペアとアンペアの両方のデータセットを利用して、現実的な劣化データを生成する半教師付きノイズモデリング手法である。 実世界の画像認識と超分解能タスクのためのペアトレーニングサンプルを生成するために,本手法を用いた。 提案手法は, 合成劣化画像の品質を, 他の不対とペアのノイズモデリング法と比較して向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-26T09:03:40Z)
• Blue noise for diffusion models [50.99852321110366]
  本稿では,画像内および画像間の相関雑音を考慮した拡散モデルを提案する。 我々のフレームワークは、勾配流を改善するために、1つのミニバッチ内に画像間の相関を導入することができる。 本手法を用いて,各種データセットの質的,定量的な評価を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-07T14:59:25Z)
• DGNet: Dynamic Gradient-Guided Network for Water-Related Optics Image Enhancement [77.0360085530701]
  水中画像強調(UIE)は、水中環境によって引き起こされる複雑な劣化のために難しい課題である。 従来の手法では、劣化過程を理想化し、中音や物体の動きが画像の特徴の分布に与える影響を無視することが多い。 提案手法では,予測画像を用いて疑似ラベルを動的に更新し,動的勾配を加えてネットワークの勾配空間を最適化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-12T06:07:21Z)
• Denoising Diffusion Bridge Models [54.87947768074036]
  拡散モデルは、プロセスを使用してデータにノイズをマッピングする強力な生成モデルである。 画像編集のような多くのアプリケーションでは、モデル入力はランダムノイズではない分布から来る。 本研究では, DDBM(Denoising Diffusion Bridge Models)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-29T03:24:24Z)
• Masked Images Are Counterfactual Samples for Robust Fine-tuning [77.82348472169335]
  微調整の深層学習モデルは、分布内(ID)性能と分布外(OOD)堅牢性の間のトレードオフにつながる可能性がある。 そこで本研究では,マスク付き画像を対物サンプルとして用いて,ファインチューニングモデルのロバスト性を向上させる新しいファインチューニング手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-06T11:51:28Z)
• DOLCE: A Model-Based Probabilistic Diffusion Framework for Limited-Angle CT Reconstruction [42.028139152832466]
  Limited-Angle Computed Tomography (LACT) は、セキュリティから医療まで様々な用途で使用される非破壊的評価技術である。 DOLCEは、条件付き拡散モデルを画像として用いた、LACTのための新しいディープモデルベースのフレームワークである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-22T15:30:38Z)
• Adaptive Convolutional Dictionary Network for CT Metal Artifact Reduction [62.691996239590125]
  本稿では,金属人工物削減のための適応畳み込み辞書ネットワーク(ACDNet)を提案する。 我々のACDNetは、トレーニングデータを介して、アーティファクトフリーCT画像の事前を自動で学習し、入力されたCT画像ごとに表現カーネルを適応的に調整することができる。 本手法は,モデルに基づく手法の明確な解釈可能性を継承し,学習に基づく手法の強力な表現能力を維持する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-16T06:49:36Z)
• Practical Blind Image Denoising via Swin-Conv-UNet and Data Synthesis [148.16279746287452]
  本研究では,残差畳み込み層の局所モデリング能力とスウィントランスブロックの非局所モデリング能力を組み込むスウィンコンブブロックを提案する。 トレーニングデータ合成のために,異なる種類のノイズを考慮した実用的なノイズ劣化モデルの設計を行う。 AGWN除去と実画像復号化の実験は、新しいネットワークアーキテクチャ設計が最先端の性能を達成することを実証している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-24T18:11:31Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。